Nuovo dataset punta a rivoluzionare l'analisi del badminton
ShuttleSet22 offre spunti preziosi sulle prestazioni e le strategie nel badminton.
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Indice
- La Necessità di Dati Migliori
- Cos'è ShuttleSet22?
- La Sfida della Previsione dei Colpi
- Perché l'Analisi del Badminton È Importante
- I Partecipanti alla Ricerca
- Intuizioni dall'Analisi dei Dati
- Valutare il Successo nella Previsione
- Il Futuro dell'Analisi del Badminton
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Il badminton è uno degli sport con racchetta più popolari al mondo e, con l'aumento della tecnologia, analizzare le Prestazioni dei giocatori è diventato più facile che mai. I metodi di raccolta dati sono migliorati, permettendo approfondimenti dettagliati su come i giocatori si comportano durante le partite. In mezzo a questa crescita dei dati, c'è bisogno di risorse disponibili che possano aiutare ricercatori, allenatori e appassionati a studiare il badminton più a fondo.
La Necessità di Dati Migliori
Attualmente, ci sono solo pochi set di dati pubblici relativi al badminton, principalmente perché raccogliere e taggare i dati richiede uno sforzo e un'esperienza significativi. La maggior parte dei set di dati esistenti si concentra su scontri specifici tra giocatori e non offre una visione più ampia. Questo limita le analisi che possono essere effettuate e le intuizioni che possono essere ottenute sullo sport in generale.
Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno raccolto un nuovo set di dati da partite di badminton di alto livello nel 2022. Questo set di dati si chiama ShuttleSet22, che include migliaia di colpi e scambi nelle partite di singolo. Offre informazioni dettagliate su ogni Colpo che avviene durante gli scambi, rendendolo una risorsa preziosa per chiunque sia interessato all'analisi del badminton.
Cos'è ShuttleSet22?
ShuttleSet22 è un set di dati sul badminton in singolo compilato da partite professionali nel 2022. Contiene:
- 30.172 colpi registrati in 2.888 scambi per l'allenamento.
- 1.400 colpi in 450 scambi per la convalida.
- 2.040 colpi in 654 scambi per il test.
Ogni colpo è taggato con informazioni utili come il tipo di colpo, l'area del campo che ha mirato e il giocatore coinvolto. Questo livello di dettaglio consente un'analisi e intuizioni approfondite sul comportamento dei giocatori durante le partite.
La Sfida della Previsione dei Colpi
Uno degli aspetti chiave di questo set di dati è lo studio della previsione dei colpi. Questo significa prevedere cosa farà un giocatore successivamente in base alle sue azioni passate. I ricercatori e le squadre sono incoraggiati a sviluppare modelli che possano prevedere con precisione i colpi futuri, che includono l'identificazione del tipo di tiro e dove atterrerà sul campo.
Per promuovere quest'area di ricerca, è stata organizzata una competizione. La sfida ha invitato i partecipanti a creare i propri modelli di previsione e confrontare i risultati, permettendo uno sforzo collaborativo per migliorare la comprensione complessiva dei comportamenti dei giocatori e del processo decisionale durante le partite.
Perché l'Analisi del Badminton È Importante
Con più dati disponibili, i giocatori possono ottenere intuizioni sulle loro prestazioni, gli allenatori possono sviluppare programmi di allenamento migliori e i ricercatori possono condurre studi per avanzare la comprensione dello sport. L'analisi del badminton può aiutare in diversi modi:
- Miglioramento delle Prestazioni: I giocatori possono analizzare i loro colpi e scambi, portando a un miglior allenamento e preparazione.
- Strategie di Gioco: Gli allenatori possono usare i dati per elaborare strategie specifiche per ogni avversario in base alle loro prestazioni passate.
- Sviluppo dei Giocatori: Con metriche dettagliate, i giovani giocatori possono apprendere dalle migliori pratiche dei giocatori di alto livello.
Questo tipo di analisi non è solo per i giocatori professionisti, ma può anche aiutare i giocatori amatoriali a migliorare il loro gioco.
I Partecipanti alla Ricerca
Nella sfida associata a ShuttleSet22, circa 100 squadre hanno partecipato, ognuna portando le proprie competenze per sviluppare modelli per la previsione dei colpi. La sfida ha attirato notevole interesse e i partecipanti dovevano presentare i loro risultati dopo aver affinato i propri modelli basandosi sul set di dati fornito.
Molti team hanno usato il modello di base chiamato ShuttleNet, sviluppato per prevedere i colpi in base al comportamento del giocatore e al contesto della partita. Le squadre potevano usare questo modello come base o creare le proprie soluzioni uniche.
Intuizioni dall'Analisi dei Dati
Analizzare il set di dati ShuttleSet22 ha rivelato molti fatti interessanti sul comportamento dei giocatori durante le partite. Ad esempio, i giocatori spesso si posizionano strategicamente sul campo: quando attaccano, tendono a muoversi verso gli angoli e il centro, mentre in difesa preferiscono il centro del campo per reazioni più rapide.
I dati hanno anche indicato come i diversi tipi di colpi influenzino la posizione dei giocatori e la selezione dei colpi. Ad esempio, la maggior parte dei giocatori utilizza un dritto per la maggior parte dei colpi, mentre tipi specifici come colpi Push/Rush e difensivi coinvolgono frequentemente colpi di rovescio. Comprendere questi schemi aiuta a costruire modelli più accurati per la previsione dei colpi.
Valutare il Successo nella Previsione
Per giudicare quanto bene abbiano funzionato i modelli predittivi, sono state utilizzate metriche specifiche:
- L'accuratezza delle Previsioni sul tipo di colpo.
- L'accuratezza dei punti di arrivo previsti per i colpi.
Le squadre sono state incoraggiate a generare più previsioni per ogni scambio per tener conto della casualità insita negli sport. Questo approccio aumenta la possibilità di trovare una corrispondenza vicina al risultato reale.
Il Futuro dell'Analisi del Badminton
Le intuizioni ottenute da ShuttleSet22 e dalla sfida associata potrebbero portare a significativi progressi nell'analisi del badminton. Man mano che sempre più ricercatori si impegnano con il set di dati, ci si può aspettare di scoprire intuizioni più profonde che potrebbero portare a tecniche di allenamento migliorate, migliori prestazioni dei giocatori e analisi più ricche dello sport nel suo insieme.
In generale, ShuttleSet22 rappresenta un passo importante verso la costruzione di una comunità focalizzata sull'analisi basata sui dati nel badminton. Mira a colmare le lacune tra diverse aree di ricerca, invitando anche i neofiti a esplorare i ricchi dati che lo sport ha da offrire.
Conclusione
Il rilascio di ShuttleSet22 rappresenta un importante contributo all'analisi del badminton. Fornendo dati dettagliati di partite di alto livello, i ricercatori e i professionisti hanno una risorsa preziosa che può guidare l'innovazione e la comprensione all'interno dello sport. La competizione sulla previsione dei colpi evidenzia le potenziali applicazioni di questi dati, guidando gli sforzi futuri per migliorare le prestazioni e le strategie dei giocatori. Con i continui progressi nella raccolta e analisi dei dati, l'analisi del badminton può continuare a evolversi, unendo appassionati, ricercatori e giocatori in modi nuovi ed entusiasmanti.
Titolo: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset
Estratto: In recent years, badminton analytics has drawn attention due to the advancement of artificial intelligence and the efficiency of data collection. While there is a line of effective applications to improve and investigate player performance, there are only a few public badminton datasets that can be used by researchers outside the badminton domain. Existing badminton singles datasets focus on specific matchups; however, they cannot provide comprehensive studies on different players and various matchups. In this paper, we provide a badminton singles dataset, ShuttleSet22, which is collected from high-ranking matches in 2022. ShuttleSet22 consists of 30,172 strokes in 2,888 rallies in the training set, 1,400 strokes in 450 rallies in the validation set, and 2,040 strokes in 654 rallies in the testing set, with detailed stroke-level metadata within a rally. To benchmark existing work with ShuttleSet22, we hold a challenge, Track 2: Forecasting Future Turn-Based Strokes in Badminton Rallies, at CoachAI Badminton Challenge @ IJCAI 2023, to encourage researchers to tackle this real-world problem through innovative approaches and to summarize insights between the state-of-the-art baseline and improved techniques, exchanging inspiring ideas. The baseline codes and the dataset are made available at https://github.com/wywyWang/CoachAI-Projects/tree/main/CoachAI-Challenge-IJCAI2023.
Autori: Wei-Yao Wang, Wei-Wei Du, Wen-Chih Peng, Tsi-Ui Ik
Ultimo aggiornamento: 2024-04-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.15664
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.15664
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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